Пользовательское соглашение

На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации

Правила разработаны в соответствии с пунктом 2 части 1 статьи 10.2-2 Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» и дополняют действующие Пользовательское соглашение и Политику конфиденциальности или иные правовые документы Сайта.

Юридически значимые сообщения по вопросам применения рекомендательных технологий к ИП Сейдиханова С. М. могут быть направлены на адрес электронной почты spravka@ortix.ru 

1.1. Сайт - интернет-магазин «Ортикс», расположенный на доменном имени https://www.ortix.ru и всех его поддоменах

1.2. Пользователь - лицо, имеющее доступ к Сайту, посредством сети Интернет и использующее Сайт.

1.3. Рекомендательные технологии – информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.

1.4. Рекомендация – предложение Пользователю информации на Сайте, в основе которого лежит предположение о том, какая информация наиболее релевантна Предпочтениям Пользователя.

1.5. «Cookies» — небольшой фрагмент данных, отправленный веб-сервером и хранимый на компьютере пользователя, который веб-клиент или веб-браузер каждый раз пересылает веб-серверу в HTTP-запросе при попытке открыть страницу соответствующего сайта.

1.6. Персонализированные Рекомендации – это предположение о том, какая информация может быть интересна Пользователю исходя из сведений о действиях, совершенных данным Пользователем на Сайте. Персонализированные Рекомендации демонстрируются Пользователю при условии наличия сведений о Предпочтениях данного Пользователя на Сайте.

1.7. Неперсонализированные Рекомендации – это предположение о том, какая информация может быть интересна Пользователю в конкретном рекомендательном блоке в зависимости от цели такого блока, без использования каких-либо сведений о предпочтениях Пользователя.

2.1. Источником получения сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, является поведение Пользователей на Сайте.

2.2. Рекомендательные технологии и алгоритмы Сайта собирают и используют следующие сведения и предпочтения Пользователей:

история поиска товаров;

просмотры и клики по товарам и товарным категориям;

товары, добавленные в корзину;

файлы cookies;

геопозиция;

информация об устройстве пользователя;

история покупок;

данные сетевого трафика.

3. Процессы и методы, на основе которых функционируют рекомендательные технологии Сайта

3.1. Метод «популярный товар». При использовании этого метода рекомендации строятся на основе анализа данных о наиболее часто покупаемых пользователями товарах за определенный период времени.

3.2. Метод «перекрестное предложение». При использовании этого метода рекомендации строятся на основе анализа данных о действиях большей части пользователей (просмотров товаров, добавления их в корзину и покупку данных товаров) и сравнении с историей поведения конкретного пользователя.

3.3. Метод «предложение по покупательской корзине». При использовании этого метода рекомендации строятся на основе анализа данных о корзинах, оформленными пользователями.

3.4. Метод «предложение по дополнению к товару». При использовании этого метода рекомендации строятся на основе анализа данных о просмотре, добавлении и покупке товаров другими пользователями.

3.5. Метод «предложение из поиска». При использовании этого метода рекомендации строятся на основе анализа данных, которые ввел в поисковую строку пользователь, и анализа списка товаров.

3.6. Метод «товар, популярный в моменте». При использовании этого метода рекомендации строятся на основе анализа данных о наиболее часто покупаемых товарах магазина за определенный небольшой период времени.

3.7. Метод «схожие предложения». При использовании этого метода рекомендации строятся аналогично методу «перекрестное предложение» c дополнительными фильтрами на текущую категорию товара, который просматривает пользователь, и его цену, подбирая товары из текущей категории по цене, незначительно отличающейся от цены текущего товара.

3.8 .Метод «последний просмотр». При использовании этого метода рекомендации строятся на основе анализа данных о просмотренных товарах пользователем во время его предыдущих визитов.